Usando estadísticas para descifrar el universo de una nueva manera

La era digital ha sido una gran ayuda tanto para la estadística como para la astronomía. Sin embargo, según el Dr. Max Bonament, profesor de física y astronomía de la Universidad de Alabama en Huntsville (UAH), la mayoría de los astrónomos no están lo suficientemente capacitados para comprender los importantes beneficios que se pueden obtener al combinar estas disciplinas. Él y sus colegas están trabajando para cambiar todo eso a través de una investigación pionera en el campo emergente de la astronomía.

El Dr. Bonamente publicó un artículo Avisos mensuales de la Royal Astronomical Society demostrando un nuevo giro innovador en las distribuciones de probabilidad que promete revolucionar la forma en que interpretamos los datos cosmológicos.

«Tradicionalmente, los astrónomos han sido malos estadísticos. nos gusta «seguir compilando las estadísticas», explica el investigador. «Mi último artículo es un nuevo método de contabilidad sistemática de errores. Describe un nuevo método de distribución de probabilidad que desarrollé y que no había pensado antes. Es una obviedad, pero tiene implicaciones en la vida real en términos de sacar conclusiones de las observaciones. Muchos astrónomos no tienen la formación matemática necesaria para hacer estadísticas. Es difícil porque la estadística es, en esencia, matemáticas complejas. Pocos quieren dedicarle más tiempo. Por supuesto, no todo el mundo se siente así».

Esto se evidencia por iid2022. métodos estadísticos para datos de eventos y el éxito de un taller subtitulado «Iluminando el Universo Dinámico» organizado recientemente por UAH, parte del Sistema de la Universidad de Alabama. El Dr. Bonamente y su colega, el Dr. Lingling Zhao, profesor asistente de ciencias espaciales, organizaron el taller.

El taller fue diseñado para capacitar a jóvenes científicos en métodos estadísticos adecuados para el análisis e interpretación de datos e incluyó un análisis colaborativo práctico de problemas de muestreo utilizando software avanzado. La reunión también fue un foro para astrónomos e investigadores en campos relacionados para compartir los últimos avances en el análisis de datos de eventos.

Los «datos de eventos» son una colección de eventos individuales, en astronomía, generalmente fotones de luz, pero también neutrinos u otras partículas. Estos eventos se pueden estudiar utilizando aplicaciones estadísticas en función de la ubicación (imágenes), el tiempo (p. ej., curvas de luz) o la energía o la longitud de onda (espectros). Los eventos también se pueden definir como conjuntos de cantidades, como eventos de ondas gravitacionales o cúmulos de galaxias detectados por mediciones del fondo cósmico de microondas, el remanente congelado de la primera luz que viajó libremente por todo el universo.

Nativo de Italia, el Dr. Bonamente se mudó a los Estados Unidos en 1997 y se graduó de la UAH, obteniendo una maestría y un doctorado. en física en la UAH, donde desarrolló la aplicación de un método estadístico llamado Markov Chain Monte Carlo (MCMC) al análisis de eventos cósmicos. Los MCMC incluyen una clase de algoritmos especiales utilizados en las distribuciones de probabilidad, una función matemática que da las probabilidades de diferentes resultados posibles para un experimento.

“Estos métodos permitieron analizar los datos más rápido y con mayor precisión”, señala el investigador. “El aprendizaje automático está en todas partes en la astronomía en estos días. Por ejemplo, usamos MCMC para medir la constante de Hubble, que era un gran problema en ese momento”. La constante de Hubble es uno de los números más importantes en cosmología porque nos dice qué tan rápido se está expandiendo el universo.

La astronomía representa el futuro de la gestión y el análisis de big data en astronomía, ya que las últimas tecnologías producen cantidades asombrosas de datos de una complejidad realmente asombrosa. El desafío de analizar estos datos crece a medida que se desarrollan nuevos mecanismos de adquisición de datos en instrumentos de radio, microondas, infrarrojos, rayos X, rayos gamma, interferómetros y ópticos, que requerirán nuevos algoritmos y técnicas estadísticas para darle sentido a todo. .

«La mayoría de los astrónomos o físicos no saben mucho acerca de la teoría de la probabilidad, y mucho menos de las estadísticas», señala el Dr. Bonamente. “El trabajo del científico es ser cuidadoso y no ceder al deseo de encontrar un gran resultado nuevo cuando no lo hay. Así que casarme con las matemáticas y la astronomía es una dirección natural para mí”.